陕西电子信息职业技术学院《自然语言处理课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《自然语言处理课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在自然语言处理中，如何评估模型在新领域或新数据集上的泛化能力？（）A.交叉验证B.迁移学习C.在新数据集上进行测试D.以上都是2、关于自然语言的语义角色标注，假设要确定句子中各个成分所扮演的语义角色，如施动者、受动者、地点等。以下哪种方法在处理语义角色标注任务时可能更准确？（）A.基于特征工程的方法，手动设计特征B.基于深度学习的端到端学习方法C.基于句法分析结果的标注方法D.不进行语义角色标注，忽略句子成分的角色信息3、对于中文自然语言处理，分词是一项基础任务。以下哪种分词算法在处理歧义分词问题上表现较好？（）A.基于词典的分词算法B.基于统计的分词算法C.结合词典和统计的分词算法D.以上算法效果相同4、在自然语言处理中，知识图谱的更新和维护是如何进行的？有哪些挑战？（）A.知识图谱通过添加新实体、关系等更新，挑战包括数据准确性、时效性等B.知识图谱无法更新和维护，挑战也不存在C.不确定D.知识图谱不需要更新和维护，也没有挑战5、在自然语言处理中，如何利用多模态信息（如图像、音频）来增强文本理解？（）A.融合多模态特征B.基于多模态数据进行预训练C.利用多模态信息进行约束D.以上都是6、文本分类中的不平衡数据问题是常见的挑战之一。假设我们要对一个类别分布极不均衡的文本数据集进行分类，其中一个类别样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法在处理这种不平衡数据时可能更有效？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络生成新样本D.以上都是7、在自然语言的语义相似度计算中，假设要比较两个句子的语义相似度，以下哪个方面可能是最需要重点考虑的？（）A.词汇的重合度B.句子的结构相似性C.词汇的语义关系D.以上方面都需综合考虑8、对于多模态自然语言处理，例如结合图像和文本信息，以下哪个技术是实现融合的关键？（）A.跨模态注意力机制B.多模态特征提取C.以上都是D.以上都不是9、在自然语言处理的领域适应问题中，当将一个训练好的模型应用到新的领域时，需要解决模型的适应性和泛化能力。假设要将一个在新闻领域训练的语言模型应用到科技论文领域，需要处理领域特定的词汇、术语和语言风格。同时，要在有限的标注数据下进行模型调整。以下哪种领域适应方法在处理这种跨领域应用时更能提高模型的性能？（）A.直接使用原模型，不进行调整B.基于少量标注数据的微调C.利用无监督学习进行自适应D.重新训练一个新的模型10、对于文本分类中的小样本学习问题，以下哪种技术可能有助于提高模型的性能？（）A.迁移学习B.元学习C.自监督学习D.以上都是11、自然语言处理中的语言模型用于评估文本的合理性和概率。假设要评估一个新生成的句子的合理性，以下关于语言模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.n-gram语言模型通过统计词的共现频率来计算句子的概率B.神经语言模型能够学习更复杂的语言模式和语义表示C.语言模型的性能只与模型的架构和参数有关，与训练数据的规模无关D.融合多种语言模型可以提高对文本合理性评估的准确性12、在自然语言处理的语义角色标注任务中，假设要分析句子“小明给了小红一本书”中各个成分的语义角色，以下关于语义角色标注的描述，正确的是：（）A.语义角色标注只关注句子中的主语和宾语，不考虑其他成分B.可以通过基于规则的方法准确标注所有句子的语义角色，不受语言表达多样性的影响C.深度学习方法在语义角色标注中能够自动捕捉语义关系，但对语义模糊的句子处理能力有限D.语义角色标注的结果对文本情感分析等任务没有帮助13、自然语言处理中的语言模型用于预测下一个单词或字符。假设要训练一个语言模型。以下关于语言模型的描述，哪一项是错误的？（）A.n-gram语言模型是一种常见的基于统计的语言模型B.神经网络语言模型能够学习到更复杂的语言模式和语义表示C.语言模型的性能只取决于训练数据的规模，与模型结构无关D.语言模型可以用于文本生成、机器翻译等任务14、假设要对一段含有多语言混合的文本进行处理，例如在一篇中文文章中夹杂着英文单词和短语。为了准确理解和处理这种文本，以下哪种策略可能是有效的？（）A.分别对不同语言部分进行处理B.统一将所有语言转换为一种语言C.忽略混合语言中的非主要语言部分D.不做特殊处理，按照常规方法处理15、对于文本生成中的主题一致性问题，以下哪种方法可以增强主题的连贯性？（）A.引入主题模型B.增加约束条件C.优化训练算法D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释自然语言处理中语言模型的自适应学习方法。2、（本题5分）详细阐述自然语言处理中的词向量表示方法，如one-hot编码、word2vec和glove等，并比较它们在语义表达上的差异。3、（本题5分）论述自然语言处理中依存句法分析的大规模数据处理方法。4、（本题5分）在自然语言处理中，如何进行有效的文本预处理？请说明常见的文本预处理步骤，如分词、去噪、词性标注等，并解释其目的。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）自然语言处理在考古领域的应用，如古代文献解读、文物描述分析等，可以为考古研究提供新的视角和方法。请深入分析自然语言处理在考古领域的具体应用方式，所面临的语言和文化障碍，以及如何与传统考古方法相结合。2、（本题5分）自然语言处理中的强化学习方法可以用于优化模型的决策过程。论述强化学习在自然语言处理中的应用场景，如对话系统、文本生成等，分析相关算法和技术，并探讨如何有效地利用强化学习来提高自然语言处理任务的性能。3、（本题5分）自然语言处理在舆情监测和分析中发挥着重要作用，能够及时发现公众的关注点和情绪倾向。请论述自然语言处理在舆情监测中的关键技术和方法，如话题发现、情感倾向分析、影响力评估等，分析其在应对大规模网络数据和复杂舆论环境时的优势和不足。4、（本题5分）自然语言处理在智能交通领域，如交通信息播报、驾驶辅助系统中的语音交互等方面有潜在的应用。请深入论述自然语言处理在这些场景中的具体功能和实现方式，分析其在复杂交通环境下的适应性和可靠性，以及对交通安全和效率的影响。5、（本题5分）自然语言处理中的文本情感迁移技术，即将一种文本的情感风格迁移到另一种文本上，是一个新兴的研究领域。论述文本情感迁移的方法和技术，如基于生成式模型的方法、基于特征转换的方法等，以及在文学创作、广告文案生成等方面的应用和挑战，同时分析其对情感表达和语言创新的影响。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）详细探讨在文本生成的评价指标中，除了BLEU得分和ROUGE得分，还有哪些指标可以用于评估生